One pot synthesis of nano Ag in calcium alginate beads and its catalytic application in <scp><i>p</i>‐Nitrophenol</scp> reduction with kinetic parameter estimation and model fitting
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In this work, one step process of synthesis of silver nanoparticles (Agnp) embedded in insitu formed calcium alginate (CA) beads is stated. CA, formed from the reaction between sodium alginate and calcium hydroxide, acts as reducing and stabilizing agent as well as support for nanoparticles. The reaction mechanism for the formation and stabilization of Agnp is proposed where the vicinal dihydroxy groups of alginate are assumed to act as the reducing agent for Ag+ to Ag°. Transmission electron microscopy (TEM), x‐ray diffraction (XRD), UV‐vis spectroscopy, field emission scanning electron microscopy (FESEM), and atomic absorption spectroscopy (AAS) were used to characterize the Agnp. The formation of spherical nanoparticles with average size range of 4‐5 nm was confirmed by TEM. Catalytic activity of this nano silver‐calcium alginate (Agnp‐CA) composite was evaluated in the reduction of p‐nitrophenol. Concentrations of sodium alginate, calcium hydroxide, and AgNO3 are found to be the parameters that critically affect the synthesis of Agnp. The efficacy of the catalyst is expressed on the basis of suitable reaction parameters. Both pseudo‐homogeneous and heterogeneous kinetic models are proposed for the reaction to find the best model and the Eley‐Riedel model is found to fit well with the experimental data. The novelty of this work is that the tandem process of CA bead formation, Agnp formation, and Agnp entrapment in CA have been transformed into a single‐step process. Moreover, elaborations of each step of the ionic mechanisms of Agnp formation and p‐NP reduction with Agnp and the establishment of a heterogeneous kinetic model for the reaction are reported for the first time here.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».